Python 圖像處理庫 Pillow 入門

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來源：Belial_2010

blog.csdn.net/kezunhai/article/details/46446153

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Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉換以及基本的圖像處理操作等。

1）使用 Image 類

PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創建這個類的實例；你可以從文件載入圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創建。

要從文件載入圖像，可以使用open( )函數，在Image模塊中：

>>>

from PIL import

Image

>>>

im

=

Image

.

open

(

"E:/photoshop/1.jpg"

)

載入成功後，將返回一個Image對象，可以通過使用示例屬性查看文件內容：

>>>

print

(

im

.

format

,

im

.

size

,

im

.

mode

)

(

"JPEG"

,

(

600

,

351

),

"RGB"

)

>>>

format 這個屬性標識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數量和名稱，以及像素類型和深度。常見的modes 有 「L」 (luminance) 表示灰度圖像, 「RGB」 表示真彩色圖像, and 「CMYK」 表示出版圖像。

如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。

只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：

im.show()

2）讀寫圖像

PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數從磁碟讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據文件內容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。

載入文件，並轉化為png格式：

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

for

infile

in

sys

.

argv

[

1

:

]

:

f

,

e

=

os

.

path

.

splitext

(

infile

)

outfile

=

f

+

".png"

if

infile

!=

outfile

:

try

:

Image

.

open

(

infile

).

save

(

outfile

)

except

IOError

:

print

(

"Cannot convert"

,

infile

)

save() 方法的第二個參數可以指定文件格式。

3）創建縮略圖

縮略圖是網路開發或圖像軟體預覽常用的一種基本技術，使用Python的Pillow圖像庫可以很方便的建立縮略圖，如下：

# create thumbnail

size

=

(

128

,

128

)

for

infile

in

glob

.

glob

(

"E:/photoshop/*.jpg"

)

:

f

,

ext

=

os

.

path

.

splitext

(

infile

)

img

=

Image

.

open

(

infile

)

img

.

thumbnail

(

size

,

Image

.

ANTIALIAS

)

img

.

save

(

f

+

".thumbnail"

,

"JPEG"

)

上段代碼對photoshop下的jpg圖像文件全部創建縮略圖，並保存，glob模塊是一種智能化的文件名匹配技術，在批圖像處理中經常會用到。

注意：Pillow庫不會直接解碼或者載入圖像柵格數據。當你打開一個文件，只會讀取文件頭信息用來確定格式，顏色模式，大小等等，文件的剩餘部分不會主動處理。這意味著打開一個圖像文件的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關。

4）圖像的剪切、粘貼與合并操作

Image 類包含的方法允許你操作圖像部分選區，PIL.Image.Image.crop 方法獲取圖像的一個子矩形選區，如：

# crop, paste and merge

im

=

Image

.

open

(

"E:/photoshop/lena.jpg"

)

box

=

(

100

,

100

,

300

,

300

)

region

=

im

.

crop

(

box

)

矩形選區有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的坐標。這個庫以左上角為坐標原點，單位是px，所以上訴代碼複製了一個 200×200 pixels 的矩形選區。這個選區現在可以被處理並且粘貼到原圖。

region

=

region

.

transpose

(

Image

.

ROTATE_180

)

im

.

paste

(

region

,

box

)

當你粘貼矩形選區的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區不能在圖像外。然而你不必保證矩形選區和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區會被自動轉換顏色。

5）分離和合并顏色通道

對於多通道圖像，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成後重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

r

,

g

,

b

=

im

.

split

()

im

=

Image

.

merge

(

"RGB"

,

(

r

,

g

,

b

))

對於split（ ）函數，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。

6）幾何變換

對圖像進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out

=

im

.

resize

((

128

,

128

))

out

=

im

.

rotate

(

45

)

# degree conter-clockwise

其中，resize( )函數的參數是一個新圖像大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉角度。在Pillow中，對於一些常見的旋轉作了專門的定義：

out

=

im

.

transpose

(

Image

.

FLIP_LEFT_RIGHT

)

out

=

im

.

transpose

(

Image

.

FLIP_TOP_BOTTOM

)

out

=

im

.

transpose

(

Image

.

ROTATE_90

)

out

=

im

.

transpose

(

Image

.

ROTATE_180

)

out

=

im

.

transpose

(

Image

.

ROTATE_270

)

7）顏色空間變換

在處理圖像時，根據需要進行顏色空間的轉換，如將彩色轉換為灰度：

cmyk

=

im

.

convert

(

"CMYK"

)

gray

=

im

.

convert

(

"L"

)

8）圖像濾波

圖像濾波在ImageFilter 模塊中，在該模塊中，預先定義了很多增強濾波器，可以通過filter( )函數使用，預定義濾波器包括：

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，FIND_EDGES邊緣檢測，使用該模塊時，需先導入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter

imgF

=

Image

.

open

(

"E:/photoshop/lena.jpg"

)

outF

=

imgF

.

filter

(

ImageFilter

.

DETAIL

)

conF

=

imgF

.

filter

(

ImageFilter

.

CONTOUR

)

edgeF

=

imgF

.

filter

(

ImageFilter

.

FIND_EDGES

)

imgF

.

show

()

outF

.

show

()

conF

.

show

()

edgeF

.

show

()

除此以外，ImageFilter模塊還包括一些擴展性強的濾波器：

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

Gaussian blur filter.

參數

• 
  

  radius – Blur radius.

class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)

Unsharp mask filter.

See Wikipedia』s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)

Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.

In the current version, kernels can only be applied to 「L」 and 「RGB」 images.

參數：

• 
  

  size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).



• 
  

  kernel – A sequence containing kernel weights.



• 
  

  scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.



• 
  

  offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.

class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)

Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank『th value.

參數：

• 
  

  size – The kernel size, in pixels.



• 
  

  rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size - 1 for a max filter, etc.

class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)

Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.

參數：

• 
  

  size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)

Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.

參數:

• 
  

  size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)

Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.

參數:

• 
  

  size – The kernel size, in pixels.

class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)

Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.

參數:

• 
  

  size – The kernel size, in pixels.更多詳細內容可以參考：PIL/ImageFilter

9）圖像增強

圖像增強也是圖像預處理中的一個基本技術，Pillow中的圖像增強函數主要在ImageEnhance模塊下，通過該模塊可以調節圖像的顏色、對比度和飽和度和銳化等：

from PIL import ImageEnhance

imgE

=

Image

.

open

(

"E:/photoshop/lena.jpg"

)

imgEH

=

ImageEnhance

.

Contrast

(

imgE

)

imgEH

.

enhance

(

1.3

).

show

(

"30% more contrast"

)

圖像增強：

class PIL.ImageEnhance.Color(image)

Adjust image color balance.

This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)

Adjust image contrast.

This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)

Adjust image brightness.

This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)

Adjust image sharpness.

This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.

圖像增強的詳細內容可以參考：PIL/ImageEnhance

除了以上介紹的內容外，Pillow還有很多強大的功能：

• 
  

  PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)



• 
  

  PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)



• 
  

  PIL.Image.composite(image1, image2, mask)



• 
  

  PIL.Image.eval(image, *args)



• 
  

  PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)



• 
  

  PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=』raw』, *args)

參考資料：

1. 
   

   PLI–Pillow快速入門

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